Mitä yrittäjät voivat oppia terveydenhuollon Covid-19-vastauksesta

Covid 19 -vastaus – mitä yritysten omistajien on opittava lääketeollisuudelta

Suunnitteletko kasvojentunnistusmallin luomista ja käyttöönottoa älylaitteisiin, pankkitoimintoihin tai yleisen turvallisuuden optimointiin? Jos kyllä, sinun on keskityttävä oikeisiin harjoitustietosarjoihin kaiken muun sijaan. Kyllä, oikean tekoälymallin määrittäminen syväoppimisen ja ML-algoritmeilla on sinänsä haastavaa, mutta datan hankinnan ja keräämisen määrittäminen vie. Koko tämän artikkelin aikana keskustelemme kasvojentunnistuksen käyttötapauksista ja siitä, kuinka tärkeää on syöttää kasvojentunnistusmalleihin oikeanlaista dataa. Kun olet valmis, kosketamme pohjaa datamerkintästrategioilla kasvojentunnistusmallien optimoimiseksi.

Tässä on kolme keskeistä poimintaa:

  • Kasvojentunnistuksella on useita todellisia etuja. Ne voivat estää myymälävarkauksia, havaita kadonneita henkilöitä, parantaa henkilökohtaisten mainosten laatua, optimoida lainvalvontaa, tehdä kouluista ilmatiiviitä ja turvallisia, seurata luokkahuoneiden osallistumista ja tehdä paljon muuta. Valtavien ominaisuuksien ja laajan ulottuvuuden ansiosta maailmanlaajuisten kasvojentunnistusmarkkinoiden arvon odotetaan olevan 7 miljardia dollaria vuoteen 2024 mennessä.
  • On tärkeää syöttää kasvojentunnistusmalleihin oikeat tietojoukot. Tämä lähestymistapa tarkoittaa, että tiedot on tarkistettava tarkkuus ja nollapoikkeaman varalta, ja ne on merkittävä asianmukaisesti.
  • Tietojen merkinnät tai merkinnät ovat tärkeitä syötettyjen tietojen laadun parantamiseksi edelleen. Lähestymistapaan kuuluu rajoitusruutujen, semanttisen segmentoinnin ja muiden merkintästrategioiden käyttäminen kyseiseen tietojoukkoon perustuen.

Napsauta tästä lukeaksesi tämän artikkelin:

https://bigdataanalyticsnews.com/facial-recognition-model/

Sosiaalinen osuus

Keskustellaan AI -koulutustietovaatimuksestasi tänään.